results show that when trained with the focal loss, RetinaNet is able to match the speed of previous one-stage detectors while surpassing the accuracy of all existingstate-of-the-arttwo-stage detectors. Google翻译的结果: 迄今为止精度最高的目标检测器基于 R-CNN 推广的两阶段方法,其中将分类器应用...
RetinaNet是2018年2月份提出的用focal loss作为分类损失函数的one-stage目标检测器。长此以来,one-stage检测精度落后于two-stage,而RetinaNet在保持速度优势的同时,检测精度达到了媲美two-stage检测器的水平。网络模型示意图如下: R-CNN是一个典型的two-stage目标检测器,第一阶段生成一组稀疏的候选区域(region pro...
首先来看第一点这个好理解,one-stage网络生成的ancor框只是一个逻辑结构,或者只是一个数据块,只需要对这个数据块进行分类和回归就可以,不会像two-stage网络那样,生成的 ancor框会映射到feature map的区域(rcnn除外),然后将该区域重新输入到全连接层进行分类和回归,每个ancor映射的区域都要进行这样的分类和回归,所以...
标识别与检测㊁模式识别与智能系统等㊂基于组卷积特征融合的One -Stage 目标检测模型 鲍先富,强赞霞,李丹阳,杨 瑞 (中原工学院,河南郑州450007)摘 要:由于移动终端计算能力和内存大小的限制,在移动设备上进行实时目标检测具有非常大的挑战性㊂为了更好地在无人驾驶汽车等移动设备上进行目标检测,该文以YOLOv3...
目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类:two stage 的目标检测算法;one stage 的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框,再通过卷积神经网络进行样本分类;后者则不用产生候选框,直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异,在性能上也有不同,前者在检测准确率和定位精...
RetinaNet是2018年提出的一个用focal loss作为分类损失函数的one-stage目标检测器。focal loss有效解决了类别不平衡问题，使得模型在保留速度优势的同时，精度达到媲美two-stage检测器的水平。M2Det进一步探索了特征金字塔在目标检测中的应用，通过构建MLFPN（多级特征金字塔网络），在COCO数据集上达到了41.0%...
目标检测领域中，一系列经典的一阶段模型不断涌现，它们以高效和精确为特点，推动了技术的革新。YOLOv1作为先驱者，以其单一阶段的结构、实时性及统一的Image Classification和Object Detection设计，奠定了基础。YOLOv1采用CNN网络，每个7*7的单元格输出包含类别概率、边界框置信度和边界框信息，虽简单但...
目标检测是其他计算机视觉任务的基础,如...是当时最佳的方案,即训练多个模型分别检测不同长宽比。 随着当代数据集的目标越来越多样,混合模型不可避免地导致了混杂地检测模型。一个统一的多尺度目标检测方法? (2)使用objectproposal 【西安交大】2020年最新深度学习目标检测方法综述...
多尺度特征融合改进YOLOv3网络的行人和车辆检测 针对目标检测的定位和分类两大任务,本文提出基于置信度优化和级联BBox回归的检测模型。受two-stage目标检测模型Cascade R-CNN的启发,本文在one-stage目标检测模型基础... 王国文 - 南京邮电大学 被引量: 0发表: 2020年 基于RetinaNet模型的无人机影像车辆检测 目标物...
Faster-Rcnn:Two-Stage目标检测模型在Keras当中的实现.zip 1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有...